Google lanza Gemma 4: cuatro especificaciones, licencia Apache 2.0, cobertura total desde el móvil hasta el servidor

Google DeepMind 6 de abril publicó oficialmente Gemma 4, que es la cuarta generación de los modelos de pesos abiertos de la serie Gemma. Se lanzaron cuatro versiones en total, con licencia que ahora cambia a Apache 2.0, e incorpora compatibilidad nativa adicional para entradas multimodales y flujos de trabajo de agentes.

Cuatro especificaciones: de dispositivos móviles a servidores, con cobertura total

El modelo denso de 31B ocupa el tercer lugar entre los modelos de código abierto en el ranking de textos de Arena AI; el modelo de expertos mixtos de 26B ocupa el sexto lugar. Google indica que, en las pruebas comparativas de Arena AI, en comparación con otros modelos con hasta 20 veces más parámetros, los dos modelos grandes aún mantienen ventajas.

Capacidades principales: multimodal, audio, 140 tipos de idiomas

Las cuatro versiones admiten de forma nativa entradas multimodales de video e imágenes, e incluyen comprensión de OCR y diagramas. Las versiones para el borde (E2B, E4B) también admiten entrada de audio, y pueden usarse en escenarios de reconocimiento de voz.

Todos los modelos admiten llamada a funciones (function calling), salida estructurada en JSON, y también instrucciones del sistema nativas para construir flujos de trabajo de agentes. Los datos de entrenamiento abarcan más de 140 idiomas.

La licencia pasó de ser personalizada a Apache 2.0, lo que hace el uso comercial más amigable

La licencia personalizada utilizada anteriormente por la serie Gemma imponía limitaciones para modificar y volver a publicar. Gemma 4 adopta la licencia Apache 2.0, un estándar de la industria, que permite uso comercial, modificaciones y republicación sin necesidad de firmar un acuerdo adicional con Google. Google afirma que esto hace que Gemma 4 sea más adecuado para aplicaciones empresariales y de desarrollo.

Los cuatro modelos ya están disponibles para su uso de manera completamente abierta. Google aún no ha anunciado un cronograma para integrar los modelos para el borde en Android o en productos de hardware de consumo.

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